我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析

我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析

ID:41371719

大小:62.36 KB

页数:8页

时间:2019-08-23

我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析_第1页
我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析_第2页
我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析_第3页
我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析_第4页
我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析_第5页
资源描述:

《我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库

1、.我国主要城市降雨量与影响因素影响回归分析我国的年降水量地区分布的总趋势是:由华东地区华南地区向西北西南地区递减.东部沿海地区,距离夏季风源地近的影响强烈,降水多;由华东华南向西北西南内陆地区距离越来越远,加上一系列东北西南走向的山脉阻挡,带来的水汽越来越少.我国夏季太阳直射北半球,全国各地太阳辐射强,所以夏季普遍高温多雨。因此,以全国主要城市(北京,天津,石家庄,太原,呼和浩特,沈阳,长春,哈尔滨,上海,南京,杭州,合肥,福州,南昌,济南,郑州,武汉,长沙,广州,南宁,海口,重庆,成都,贵阳,昆明,拉萨

2、,西安,兰州,西宁,银川,乌鲁木齐),把降雨量与影响关系(地区和季度)进行线性回归分析,并建立数学模型。一、计量经济模型分析1、数据搜集根据以上分析,我们在影响降雨量因素中引入2个解释变量。即:X1,气温;X2,相对湿度。降雨量Y气温x1相对湿度x2哈尔滨415.85.163长春4467.157沈阳362.99.259北京461.514.152天津441.41459石家庄294.814.955太原428.710.958呼和浩特394.87.746银川169.210.750乌鲁木齐2977.454西宁446

3、.55.759西安660.213.261兰州355.67.759成都9751682重庆1452.118.679贵阳156214.783拉萨637.89.436昆明1078.316.466..武汉1208.616.779长沙1386.818.669郑州551.616.358济南521.415.455合肥1180.216.576南京1091.116.474上海1295.31773杭州1359.917.573福州162820.872南昌1890.518.874广州223421.779南宁1234.721.682

4、海口1861.324.783资料来源《中国统计年鉴2015》。2、计量经济学模型建立我们设定模型为下面所示的形式:SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.875378696RSquare0.766287862AdjustedRSquare0.749594138标准误差284.2845337观测值31方差分析 dfSSMSFSignificanceF回归分析27419509.1663709754.58345.902751.45057E-09残差282262895.49180817.6961总

5、计309682404.657    Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept-1239.167289.4336468-4.2813509480.000197XVariable155.13567814.434862263.8196192550.00068XVariable220.8458415.9978517713.4755512170.00168Lower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%-1832.044968-646.289-1832.045-646.

6、2890691..25.5672028984.7041525.56720384.704152778.55979861833.131888.559798633.13188343二、计量经济学检验图1气温与降雨量的散点图图二:湿度和降雨量的散点图从各散点图可以看出降雨量与气温,降雨量与湿度之间都具有一定的线性关系。并且气温和湿度对降雨量的影响相差不多。..表一:降雨量温度湿度之间的相关矩阵降雨量温度湿度降雨量1温度0.8157587311湿度0.8028146680.7100414231但根据实际数据计算出的

7、r其取值一般在-1~1之间,∣r∣→1说明两个变量之间的线性关系越强;∣r∣→0说明两个变量之间的线性关系越弱,对于一个具体的r取值,根据经验可将相关程度分为以下几种情况;当∣r∣≥0.8时,可视为高度相关;0.5≤∣r∣<0.8时,可视为中度相关,0.3≤∣r∣<0.5时视为低度相关,∣r∣<0.3,说明两个变量之间的相关程度弱可视为不相关。由上表可知,降雨量和温度的相关系数为0.815758731大于0.8呈高度相关,降雨量和湿度的相关系数为0.802814668,大于0.8呈高度相关,温度和湿度的相

8、关系数为0.710041423在0.5~0.8之间,属于中度相关。可以推断出在我国温度和湿度都对降雨量有着非常重要的影响,且温度和湿度也成正比例关系。表2:excelX输出的一元回归分析结果(温度与降雨量)SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.815758731RSquare0.665462307AdjustedRSquare0.653926525标准误差334.206694观测值31方差分析..dfSSMS

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。